El tiempo pasa... por los circuitos neuronales

Al igual que sucede en la Física moderna, donde se considera al tiempo como algo relativo, nuestra percepción de lapsos temporales muestra ciertas variaciones, ya que éstos pueden parecernos más largos o cortos según las circunstancias.

Conocer las bases neurofisiológicas de este fenómeno, no sólo ayuda a descifrar cómo el cerebro procesa el tiempo; también puede contribuir al entrenamiento o rehabilitación al realizar tareas donde es preciso estimar lapsos temporales, como la marcha, el baile o la lecto-escritura.

La percepción temporal muestra dos características esenciales, según lo revelan numerosas investigaciones: durante periodos cortos tendemos a sobrestimar el tiempo transcurrido, mientras que en lapsos dilatados ocurre lo contrario, pues nos parecen menores de lo que en realidad son (propiedad del sesgo).

Además, la presión en la estimación temporal disminuye conforme el intervalo es mayor (propiedad escalar).

Casi todos hemos tenido alguna experiencia similar, que solemos atribuir a causas psicológicas; pero a diferencia de lo que ocurre cuando distinguimos colores o niveles de temperatura (frío-caliente), se conoce poco sobre los mecanismos neurofisiológicos asociados con la estimación de lapsos temporales. 

Ahora, Oswaldo Pérez y Hugo Merchant, investigadores del Instituto de Neurobiología de la UNAM en Juriquilla, Querétaro, han logrado desentrañar parte de la compleja trama cerebral detrás de nuestra percepción del tiempo. Sus conclusiones están descritas en un artículo publicado en 2018 en la revista Journal of Neuroscience.

Los científicos del Departamento de Neurociencia Cognitiva elaboraron un modelo neurocomputacional que simula la operación de un módulo de la corteza cerebral integrado por 800 neuronas excitatorias y 200 inhibitorias.

Cada una de las células nerviosas de esta red artificial, cuya actividad fue representada con ecuaciones diferenciales dentro de un modelo computacional, se sometió a una secuencia de cuatro estímulos durante periodos regulares.

Esta red neuronal artificial recurrente posee propiedades muy parecidas a las de los circuitos reales en el cerebro, ya que permite procesar tanto información de entrada (como si tuviera las ramificaciones de las dendritas neuronales) como pulsos de salida (potenciales de acción).

Con este modelo de integración sináptica, es decir, que reproduce la conexión de las neuronas, los expertos del Instituto de Neurobiología, que han hecho otros estudios con macacos (por el parecido de su cerebro con el del humano) lograron simular el funcionamiento de varios canales neuronales (conductancias).

“Al mover las constantes de tiempo de estos canales determinamos tres cosas”, explica Hugo Merchant. “La primera cosa que logramos fue replicar lo que habíamos visto en el mono: que hay neuronas que son selectivas a una duración, están sintonizadas a un intervalo de tiempo”.

La segunda propiedad que lograron emular con su modelo, agrega el investigador fue la escalar, ya que la estimación del tiempo por parte de ese grupo de neuronas de la red artificial se volvía cada vez más variable en la medida que aumentaba el intervalo considerado en el modelo.

• Para estudiar las respuestas de las neuronas, los científicos realizan simulaciones en redes neuronales artificiales, experimentos en modelos animales o estudios neurofisiológicos en humanos. Con ello, han identificado zonas del cerebro vinculadas a la percepción del tiempo, como los ganglios basales bajo la corteza cerebral.

Predicciones confirmadas

La red neuronal artificial, cuya construcción tomó tres años de labor al equipo del Instituto de Neurobiología, buscaba simular las condiciones reales en que operan las neuronas en el sistema nervioso. Por ello, además de dotarlas con impulsos de entrada para obtener una respuesta, las conectaron de manera dispersa y aleatoria.

Dentro de este modelo, la respuesta de cada neurona fue detonada por la inducción de dos corrientes de entrada: pulsos acoplados por facilitación y depresión AMPA (que son fenómenos de mediana duración) e inhibición Gaba-B, que se refiere a una conductancia lenta.

Para “leer” la actividad de la red neuronal, los científicos utilizaron un sistema de decodificación basado en los métodos de inferencia de la estadística bayesiana, que utiliza la interpretación subjetiva de probabilidad en casos en los cuales no es posible tomar muestras repetidas, como sucede con la estadística frecuentista.

Aunque otros grupos científicos han desarrollado modelos neurocomputacionales parecidos, que describen las operaciones detrás del procesamiento temporal, el mérito de este trabajo es que por primera vez logra simular las dos propiedades antes mencionadas: la del sesgo y la escalar.

“Lo más interesante que observamos fue que cuando las constantes de tiempo adquieren valores parecidos a los que hemos visto en el tejido nervioso del mono, la red neuronal se comporta como si fuera el animal”, precisa Merchant.

Lo importante de un modelo, además de replicar lo que se ha visto en los experimentos, es que genera predicciones que después se pueden constatar en la actividad neuronal real, añade el experto.

En ese sentido, observaron que las constantes de tiempo de las corrientes sinápticas cambian según el aprendizaje derivado del entrenamiento. Esto quiere decir que es posible modificar la capacidad de nuestro cerebro para procesar el tiempo mediante el entrenamiento regular en diversas tareas.

"Si te entrenas mucho vas a cambiar las constantes de tiempo, vas a tener una muy buena capacidad de estimar bien el tiempo. En nuevos experimentos vamos a buscar si se cumplen este tipo de predicciones en los monos al momento de realizar diversas tareas”, anticipa Merchant.  

Entrenamiento de tareas de tiempo

Este hallazgo, aunque sustentado en aspectos teóricos, tiene muchas implicaciones prácticas, según han observado los investigadores en el laboratorio al utilizar el entrenamiento en tareas de tiempo para mejorar la conducta, por ejemplo de la marcha, en pacientes con Mal de Parkinson.

Este conocimiento también podría aplicarse eventualmente para el entrenamiento o la rehabilitación en muchas otras tareas que, como es el caso de la marcha, requieren ejecutar acciones periódicas reguladas conforme a patrones de tiempo.

En principio, lo que aprendamos sobre el procesamiento temporal durante la percepción y ejecución del ritmo en la música, por ejemplo, puede ser luego aplicado a la danza o a la lectoescritura en el caso del lenguaje, observa Merchant.

De esta manera, nuestro cerebro está condicionado en su percepción del tiempo no sólo por los ciclos de luz y oscuridad, que regulan los ritmos circadianos y el funcionamiento del sistema endócrino, sino también por ese otro “reloj endógeno” cuya marcha y sincronía está en función de la actividad neuronal.

“Si entrenas a tu reloj interno en una tarea de percepción, luego puedes ver que ese entrenamiento se generaliza a otras tareas donde es necesario procesar el tiempo, como la marcha”, concluye Hugo Merchant.